Einzug in den Alltag

„KI soll unser Handeln intelligenter machen“

Sie hilft uns beim Autofahren, macht Computerspiele erst richtig spannend und bearbeitet die Steuererklärung – Künstliche Intelligenz (KI) hat längst Einzug in den Alltag gefunden. Bei der Techniker Krankenkasse (TK) tüfteln u.a. Prof. Dr. Roland Linder, Dr. András Treszl, Frank Thelen und Dr. Torsten Hecke an diesem Teilgebiet der Informatik. Im Gespräch erklären sie, was in Sachen KI bei der TK passiert.

  • Frank Thelen, Dr. András Treszl und Prof. Dr. Roland Linder (v.l.n.r.), TK

    Frank Thelen, Dr. András Treszl und Prof. Dr. Roland Linder (v.l.n.r.) befassen sich bei der Techniker Krankenkasse (TK) mit Künstlicher Intelligenz.

  • Dr. Torsten Hecke, Leiter Team Analytics and Insights bei der TK

    Dr. Torsten Hecke, Leiter Team Analytics and Insights bei der TK

IT-DIRECTOR: Herr Dr. Hecke, worum geht es der TK beim Thema KI?
T. Hecke:
Der Einsatz von KI und anderer analytischer Verfahren dient drei Zielen: Prozesse zu optimieren sowie neue Produkte und Strategien zu entwickeln. Wir arbeiten daran, dass aus dem „Rohstoff“ Daten sowohl für die Versicherten als auch die TK-Mitarbeitenden Mehrwerte entstehen. Wir wollen KI nutzen, um unser eigenes Handeln intelligenter zu machen.

IT-DIRECTOR: In welchem analytischen Kontext nutzt die TK Künstliche Intelligenz?
T. Hecke:
In der TK fassen wir das analytische Vorgehen als Wertschöpfungskette auf. Diese reicht von der Klärung und Detaillierung der fachlichen Fragestellungen über das Datenmanagement, die Analytik und die Visualisierung der Ergebnisse bis hin zur Interpretation gemeinsam mit den Experten der TK. Die Erkenntnisse dienen darüber hinaus aber auch als zusätzlicher Input für Entscheidungsprozesse.

IT-DIRECTOR: An welchem Projekt arbeiten Sie und Ihr Team aktuell?
T. Hecke:
Derzeit arbeiten wir mit dem Geschäftsbereich IT an einer Anwendung, die die pro Jahr millionenfach eingesendeten Dokumente in Klassen einordnet und somit schnell der weiteren Bearbeitung zuführt. Wir wollen den bestehenden Prozess mithilfe von KI optimieren und lernen, was wir benötigen, um KI-Prozesse steuern und in den Fachbereichen nutzen zu können. Es ist auch eine Vertrauenserprobung in unserem Unternehmen.

IT-DIRECTOR: Herr Dr. Treszl, ein Teilgebiet der KI ist das Machine und Statistical Learning, also das Gewinnen von Wissen aus Daten. Wie ist die TK in diesem
Bereich aufgestellt?
A. Treszl:
Die TK hat schon früh die zukünftige Bedeutung von Machine und Statistical Learning erkannt, moderne Methoden und Verfahren der Datenanalyse werden auf strukturierten Daten schon seit einigen Jahren angewendet. In unserem Alltag „übersetzen“ wir medizinische, operative und strategische Fragestellungen in Datenbankabfragen.

Dies ist ein Artikel aus unserer Print-Ausgabe 11/2019. Bestellen Sie ein kostenfreies Probe-Abo.

Ein wichtiger Aspekt unserer Arbeit ist die Entwicklung von Prädiktionsmodellen, mit denen wir versuchen, den zukünftigen Ablauf verschiedener Prozesse abzubilden, um die Versorgung für unsere Versicherten zu optimieren. Es geht also um Fragestellungen wie: Was ist passiert? Warum ist es passiert? Und: Was wird passieren? Mit der intelligenten Nutzung dieser Daten – natürlich ausschließlich pseudonymisiert oder anonymisiert – können wir zu neuen Erkenntnissen gelangen. Dazu setzen wir die modernsten Methoden des Machine und Statistical Learning ein, die bislang in der gesetzlichen Krankenversicherung nicht routinemäßig angewendet werden. Aus den Erkenntnissen in Zusammenhang mit dem Erfahrungsschatz der TK-Mitarbeitenden entsteht Wissen. Somit hat die TK die Chance und auch die Verantwortung, mithilfe von KI die Gesundheitsversorgung weiterentwickeln zu können. Unsere Arbeit kann so potenziell die Versorgung unserer Versicherten verbessern und das ist, so denken wir, eine großartige Möglichkeit.

IT-DIRECTOR: Herr Thelen, lassen Sie uns einmal über die technischen Lösungen sprechen, die Ihnen bei der Implementierung der KI im Unternehmen helfen. Welche Software nutzen Sie im Unternehmen?
F. Thelen:
Data Scientists haben ein breites Spektrum von Software-Lösungen zur Verfügung. Jede Fragestellung erfordert ihre eigenen analytischen Lösungen. Die Verwendung von Software reicht dabei von Produkten namhafter Anbieter bis hin zu Open-Source-Lösungen. Letztere werden vor allem dann eingesetzt, wenn wir mit polystrukturierten Daten wie etwa mit Bildern oder Texten arbeiten. So werden aktuell einige Projekte in R und in Python umgesetzt.

Big-Data-Technologien und GPU Computing haben in den letzten Jahren auch bei der TK an Bedeutung gewonnen. So versuchen wir in einigen Projekten den Nutzen dieser Technologien zu testen und dabei Mehrwerte für unsere Versicherte zu erarbeiten.

IT-DIRECTOR: Herr Professor Linder, Sie verantworten ein weiteres KI-Projekt, das von Innovationsfonds gefördert wird. Worum geht es dabei?
R. Linder:
Der Pharmakovigilanz-Monitor ist ein Projekt zur Förderung der Arzneimitteltherapiesicherheit. Ziel ist es, auf Basis von Abrechnungsdaten der TK unerwünschte Nebenwirkungen von Arzneimitteln unter Alltagsbedingungen zu identifizieren und das vorhandene Melderegister sinnvoll zu ergänzen. Wir analysieren dabei riesige Datenmengen und erkennen frühzeitig mögliche Nebenwirkungen. KI kann hier einen wichtigen Schritt zu mehr Patientensicherheit leisten. Das Projekt erfolgt in Zusammenarbeit sowohl mit wissenschaftlichen Instituten als auch mit öffentlichen Institutionen.

IT-DIRECTOR: KI bei einer Krankenkasse, da kommt die Frage nach dem Datenschutz auf …
T. Hecke:
Wir nutzen Daten, die uns auf Grundlage der Gesetze zur Verfügung stehen. Wir sammeln nicht Gesundheitsdaten, um sie später zu Geld zu machen, wie es die Tech-Riesen tun. Das schließt hingegen nicht aus, dass wir über neue, intelligente Serviceleistungen für unsere Versicherten nachdenken, dies aber stets transparent und vertrauensvoll im Umgang mit den Daten. Die TK ist überzeugt, dass die kluge Einführung neuer Technologien die Versorgung von Versicherten entscheidend verbessern kann.

 

Künstliche Intelligenz (KI) ...

... befasst sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens. Sie soll menschliche Intelligenz wie Einprägen, Vergessen, Erinnern, Interpretieren und Schlussfolgern nachbilden und über diese hinauswachsen. KI nutzt Daten, wie sie täglich in Informationssystemen anfallen, lernt daraus Verallgemeinerungen und wendet diese auf neue Sachverhalte an. So unterstützt sie Menschen bei Planung, Optimierung und Entscheidungen, entlastet sie bei wiederkehrenden und langwierigen Aufgaben. KI wird häufig in einem Atemzug mit den Begriffen Big Data, Deep Learning sowie Machine Learning genannt und bedient sich der Methoden der Statistik und Mathematik. KI ist kein neues Phänomen. Bereits Mitte der 1950er-Jahre hielt der Begriff Einzug in die Fachwelt. Doch erst die Fortschritte der letzten Jahre bei der Sammlung digitaler Daten und die Verfügbarkeit hoher Rechnerleistungen ermöglichten ihren Durchbruch.

Hinter maschinellem Lernen (Machine Learning) verbirgt sich ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz mit dem Ziel, die bestmögliche Prognose zu erreichen, ohne die zugrunde liegenden Zusammenhänge der verwendeten Variablen zu kennen oder entdecken zu wollen. Ein weiteres Feld ist das statistische Lernen (Statistical Learning). Hierbei geht es um die Modellierung mit dem Ziel, aus den Daten zu lernen, um die zugrunde liegenden Zusammenhänge der verwendeten Variablen zu entdecken.


Bildquelle: Techniker Krankenkasse

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